Amazon Trainium dan Inferentia: Panduan Ekosistem Silikon AWS

Diperbarui 11 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: Project Rainier diaktifkan dengan 500.000 chip Trainium2 yang melatih Claude dari Anthropic—kluster AI non-NVIDIA terbesar di dunia. Trainium3 diluncurkan di re:Invent 2025 dengan 2,52 PFLOPS/chip pada TSMC 3nm. Roadmap Trainium4 mengungkap dukungan NVIDIA NVLink Fusion untuk kluster hybrid GPU/Trainium. Kematangan Neuron SDK mencapai kesiapan enterprise untuk workload PyTorch dan JAX.

Amazon Web Services mengoperasikan kluster pelatihan AI terbesar di dunia yang dibangun dengan silikon kustom. Project Rainier, yang diaktifkan pada Oktober 2025, mengerahkan hampir 500.000 chip Trainium2 di seluruh fasilitas Indiana seluas 1.200 hektar yang didedikasikan khusus untuk melatih model Claude dari Anthropic.¹ Kluster ini menyediakan lima kali lipat daya komputasi yang digunakan Anthropic untuk versi Claude sebelumnya, menunjukkan bahwa chip AI kustom AWS telah matang dari alternatif eksperimental menjadi infrastruktur yang mendukung pengembangan AI frontier.

Ekonomi yang mendorong adopsi silikon AWS cukup sederhana: instance Trainium2 berharga sekitar setengah dari harga instance NVIDIA H100 yang sebanding sambil memberikan performa kompetitif untuk banyak workload.² Bagi organisasi yang bersedia berinvestasi dalam integrasi Neuron SDK, chip kustom AWS menawarkan jalur untuk menurunkan biaya pelatihan dan inferensi secara dramatis. Memahami kapan menggunakan Trainium, kapan menggunakan Inferentia, dan kapan NVIDIA tetap menjadi pilihan yang lebih baik membantu perusahaan mengoptimalkan pengeluaran infrastruktur AI.

Evolusi arsitektur Trainium

AWS mengembangkan Trainium melalui Annapurna Labs, perusahaan desain chip Israel yang diakuisisi pada 2015 seharga $350 juta. Akuisisi tersebut kini terlihat visioner karena silikon kustom menjadi pusat strategi kompetitif AWS melawan NVIDIA dan pesaing hyperscaler.

Trainium generasi pertama (2022): Memperkenalkan 16 chip Trainium per instance trn1.32xlarge dengan konektivitas NeuronLink bandwidth tinggi. Chip ini menargetkan pelatihan model transformer dengan performa kompetitif terhadap NVIDIA A100 dengan biaya lebih rendah. Adopsi awal tetap terbatas karena ketidakmatangan Neuron SDK dan dukungan model yang sempit.

Trainium2 (2024): Memberikan peningkatan performa 4x lipat dibanding chip generasi pertama. Instance Trn2 menampilkan hingga 16 chip Trainium2 per instance, dengan konfigurasi UltraServer yang menghubungkan 64 chip melalui NeuronLink.³ Memori meningkat menjadi 96 GB HBM per chip dengan bandwidth yang jauh lebih tinggi. Trainium2 mendukung terobosan AWS dengan Project Rainier milik Anthropic.

Trainium3 (Desember 2025): Chip AI 3nm pertama AWS menyediakan 2,52 petaflops komputasi FP8 per chip dengan memori HBM3e 144 GB dan bandwidth 4,9 TB/s.⁴ Satu Trn3 UltraServer menampung 144 chip yang menghasilkan total 362 petaflops FP8. Arsitektur ini menambahkan dukungan untuk MXFP8, MXFP4, dan structured sparsity sambil meningkatkan efisiensi energi sebesar 40% dibanding Trainium2.

Trainium4 (diumumkan): Sudah dalam pengembangan dengan janji throughput FP4 6x lipat, performa FP8 3x lipat, dan bandwidth memori 4x lipat dibanding Trainium3.⁵ Chip ini akan mendukung NVIDIA NVLink Fusion, memungkinkan deployment hybrid yang menggabungkan Trainium dan GPU NVIDIA dalam kluster terpadu.

Inferentia untuk inferensi yang dioptimalkan biaya

Chip AWS Inferentia menargetkan workload inferensi di mana biaya per prediksi lebih penting daripada latensi absolut. Chip ini melengkapi fokus pelatihan Trainium, menciptakan ekosistem silikon kustom yang lengkap untuk alur kerja ML.

Inferentia generasi pertama (2019): Instance Inf1 memberikan throughput 2,3x lebih tinggi dan biaya per inferensi 70% lebih rendah daripada instance GPU yang sebanding.⁶ Chip ini menetapkan strategi silikon kustom AWS sebelum Trainium yang berfokus pada pelatihan hadir.

Inferentia2 (2023): Setiap chip menyediakan performa 190 TFLOPS FP16 dengan 32 GB HBM, mewakili throughput 4x lebih tinggi dan latensi 10x lebih rendah daripada generasi pertama.⁷ Instance Inf2 dapat diskalakan hingga 12 chip per instance dengan konektivitas NeuronLink untuk inferensi terdistribusi pada model besar.

Instance Inf2 memberikan price-performance 40% lebih baik daripada instance EC2 yang sebanding untuk workload inferensi. Organisasi seperti Metagenomi mencapai pengurangan biaya 56% dengan menerapkan model bahasa protein pada Inferentia.⁸ Asisten AI Rufus milik Amazon sendiri berjalan pada Inferentia, mencapai waktu respons 2x lebih cepat dan pengurangan biaya inferensi 50%.

Tidak ada Inferentia3 yang diumumkan. AWS tampaknya berfokus pada peningkatan Trainium yang menguntungkan baik pelatihan maupun inferensi daripada memelihara lini chip terpisah. Optimisasi inferensi Trainium3 menunjukkan konvergensi antara keluarga produk.

Neuron SDK: menjembatani framework ke silikon

AWS Neuron SDK menyediakan lapisan perangkat lunak yang memungkinkan framework ML standar berjalan pada Trainium dan Inferentia. Kematangan SDK secara historis membatasi adopsi, tetapi rilis 2025 secara dramatis meningkatkan pengalaman developer.

TorchNeuron (2025): Backend PyTorch native yang mengintegrasikan Trainium sebagai perangkat kelas satu bersama GPU CUDA.⁹ TorchNeuron menyediakan eksekusi eager mode untuk debugging, API terdistribusi native (FSDP, DTensor), dan dukungan torch.compile. Model yang menggunakan HuggingFace Transformers atau TorchTitan memerlukan perubahan kode minimal.

import torch
import torch_neuron

# Trainium muncul sebagai perangkat PyTorch standar
device = torch.device("neuron")
model = model.to(device)

# Loop pelatihan PyTorch standar bekerja tanpa perubahan
for batch in dataloader:
    inputs = batch.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Neuron SDK 2.26.0 (November 2025): Menambahkan dukungan PyTorch 2.8 dan JAX 0.6.2 dengan kompatibilitas Python 3.11.¹⁰ Dukungan model diperluas untuk mencakup varian Llama 4 dan generasi gambar FLUX.1-dev dalam versi beta. Expert parallelism sekarang memungkinkan pelatihan model MoE dengan distribusi expert di seluruh NeuronCores.

Neuron Kernel Interface (NKI): Menyediakan kontrol hardware tingkat rendah untuk developer yang membutuhkan performa maksimum.¹¹ NKI yang ditingkatkan memungkinkan pemrograman tingkat instruksi, kontrol alokasi memori, dan penjadwalan eksekusi dengan akses ISA langsung. AWS membuka kode sumber NKI Compiler di bawah Apache 2.0.

Perbandingan biaya: Trainium vs NVIDIA

AWS memposisikan Trainium sebagai penyedia performa kelas NVIDIA dengan harga yang jauh lebih rendah:

AWS mengklaim Trainium2 memberikan price-performance 30-40% lebih baik daripada instance P5 berbasis GPU.¹² Benchmark internal AWS menunjukkan Trainium mempertahankan biaya per token 54% lebih rendah daripada kluster A100 pada throughput serupa untuk model kelas GPT.

Ekonominya semakin membaik pada skala besar. Amazon menawarkan kepada pelanggan bahwa Trainium dapat memberikan performa setara H100 dengan biaya 25% untuk workload tertentu.¹³ Meskipun klaim pemasaran memerlukan validasi terhadap kasus penggunaan spesifik, penghematan secara umum cukup substansial untuk workload yang kompatibel.

AWS memotong harga H100 sekitar 44% pada Juni 2025, membawa instance H100 on-demand ke $3-4 per GPU-jam.¹⁴ Perang harga menguntungkan pelanggan yang menggunakan kedua teknologi, meskipun Trainium mempertahankan kepemimpinan biaya untuk workload yang didukung.

Project Rainier: Trainium pada skala frontier

Project Rainier milik Anthropic menunjukkan kelayakan Trainium untuk workload AI yang paling menuntut. Kluster ini mewakili deployment infrastruktur AI terbesar AWS dan salah satu sistem pelatihan paling kuat di dunia.

Skala: Hampir 500.000 chip Trainium2 diterapkan di 30 pusat data di situs Indiana seluas 1.200 hektar.¹⁵ Infrastruktur ini menyediakan 5x lipat komputasi yang digunakan Anthropic untuk versi Claude sebelumnya. Anthropic mengharapkan untuk berjalan pada lebih dari 1 juta chip Trainium2 pada akhir 2025 untuk pelatihan dan inferensi gabungan.

Arsitektur: Trainium2 UltraServers menghubungkan masing-masing 64 chip melalui NeuronLink untuk komunikasi bandwidth tinggi. Kluster ini mencakup beberapa gedung yang memerlukan infrastruktur interkoneksi khusus di seluruh kampus.

Manajemen workload: Anthropic menggunakan mayoritas chip untuk inferensi selama jam sibuk siang hari, beralih ke pelatihan selama periode malam ketika permintaan inferensi menurun.¹⁶ Penjadwalan fleksibel memaksimalkan utilisasi di kedua jenis workload.

Konteks investasi: Amazon menginvestasikan $8 miliar di Anthropic sejak awal 2024.¹⁷ Kemitraan ini mencakup kolaborasi teknis dengan Anthropic yang memberikan masukan pada pengembangan Trainium3 untuk meningkatkan kecepatan pelatihan, mengurangi latensi, dan meningkatkan efisiensi energi.

Project Rainier memvalidasi bahwa Trainium dapat melatih model frontier yang sebelumnya memerlukan kluster NVIDIA. Keberhasilan ini memposisikan AWS untuk bersaing mendapatkan kemitraan lab AI lain dan workload pelatihan enterprise.

Kapan memilih Trainium

Trainium memberikan nilai terbaik dalam kondisi spesifik:

Workload ideal: - Pelatihan model transformer (LLM, vision transformer) - Pelatihan terdistribusi skala besar yang memerlukan 100+ chip - Codebase PyTorch atau JAX dengan arsitektur standar - Pelatihan yang sensitif biaya di mana penghematan 30-50% membenarkan upaya migrasi - Organisasi yang sudah berkomitmen pada ekosistem AWS

Pertimbangan migrasi: - Dukungan Neuron SDK untuk model dan operasi spesifik - Waktu engineering untuk adaptasi dan validasi kode - Lock-in ke AWS (Trainium tidak tersedia di cloud lain) - Verifikasi performa untuk varian arsitektur spesifik

Tidak direkomendasikan untuk: - Arsitektur baru yang memerlukan operasi khusus CUDA - Workload yang memerlukan performa absolut maksimum tanpa memperhatikan biaya - Organisasi yang membutuhkan portabilitas multi-cloud - Pelatihan skala kecil di mana biaya migrasi melebihi penghematan

Kapan memilih Inferentia

Inferentia menargetkan optimisasi biaya inferensi untuk deployment produksi:

Workload ideal: - Inferensi volume tinggi dengan biaya sebagai kendala utama - Pemrosesan batch yang toleran terhadap latensi - Arsitektur model standar (BERT, varian GPT, model vision) - Organisasi yang menjalankan workload berat inferensi di AWS

Ambang batas cost-benefit: Migrasi Inferentia masuk akal ketika biaya inferensi melebihi $10.000/bulan dan workload sesuai dengan arsitektur model yang didukung. Di bawah ambang tersebut, upaya engineering biasanya melebihi penghematan. Di atas $100.000/bulan, pengurangan biaya 40-50% memberikan pengembalian yang substansial.

Trainium3 dan lanskap kompetitif

Peluncuran Trainium3 pada Desember 2025 mengintensifkan persaingan dengan NVIDIA Blackwell:

Trainium3 vs Blackwell Ultra: - Trainium3: 2,52 petaflops FP8 per chip, 144 GB HBM3e - Blackwell Ultra: ~5 petaflops FP8 per chip, 288 GB HBM3e - Trn3 UltraServer (144 chip): total 362 petaflops - GB300 NVL72: total ~540 petaflops

NVIDIA mempertahankan kepemimpinan performa per chip, tetapi AWS bersaing pada ekonomi sistem. Trn3 UltraServer kemungkinan berharga 40-60% lebih murah daripada infrastruktur Blackwell yang setara sambil memberikan komputasi agregat yang sebanding.¹⁸

Dukungan NVLink Fusion yang direncanakan untuk Trainium4 menandakan pengakuan AWS bahwa penggantian murni tidak layak untuk semua workload. Deployment hybrid yang menggabungkan Trainium untuk komponen yang dioptimalkan biaya dengan GPU NVIDIA untuk operasi yang bergantung pada CUDA mungkin menjadi arsitektur standar.

Strategi adopsi enterprise

Organisasi yang mengevaluasi silikon AWS harus mengikuti jalur adopsi terstruktur:

Fase 1: Penilaian - Inventarisasi workload pelatihan dan inferensi saat ini - Identifikasi dukungan Neuron SDK untuk arsitektur model - Hitung potensi penghematan berdasarkan pengeluaran GPU AWS saat ini - Nilai kapasitas engineering untuk upaya migrasi

Fase 2: Pilot - Pilih workload representatif dengan dukungan Neuron SDK yang kuat - Jalankan pelatihan paralel pada instance Trainium dan GPU - Validasi akurasi, throughput, dan total biaya - Dokumentasikan persyaratan dan tantangan migrasi

Fase 3: Migrasi produksi - Migrasikan workload yang tervalidasi ke Trainium/Inferentia - Pertahankan fallback GPU untuk operasi yang tidak didukung - Implementasikan monitoring untuk performa dan biaya

[Konten dipotong untuk terjemahan]